近年來，圍繞交通強國示范建設和新型基礎設施建設部署，多地紛紛以智慧高速作為融合基礎設施的重要抓手，大力開展數字孿生等新技術在高速公路的深度融合應用。在這場智慧高速公路的建設熱潮中，數字孿生已經成為交通行業重點布局的技術領域與關注熱點。
發展概述
數字孿生以數字化方式創建物理實體的虛擬實體，是一種借助歷史數據、實時數據以及算法模型等來模擬、驗證、預測、控制物理實體全生命周期過程的技術手段。數字孿生綜合運用感知、計算、建模等信息技術，通過軟件定義，對物理空間進行描述、診斷、預測和決策，進而實現物理空間與賽博空間（Cyberspace，即數字虛擬空間）的交互映射。值得注意的是，數字孿生不等同于數字仿真。中交第一公路勘察設計研究院教授級高工楊曉東認為，數字仿真作為研究物理世界微觀和宏觀行為最重要的工具，通過搭建模型環境和運行完整的信息參數，模擬現實世界動態發展狀況特性。與數字孿生相比，數字仿真軟件數據的精確匹配和實時性都存在偏差，它只能依托歷史數據去做分析和推測，而無法準確地和物理世界相關聯進行及時的研判分析。數字孿生則通過與物理世界建立底層關聯，將物理世界動態實時地映射到虛擬世界中，依據當前物理實際態勢和行為做出行為演變的預測，數字孿生體與物理世界具有高度的契合性、一致性。對于數字孿生的未來發展，騰訊智慧交通在《數字孿生，為誰而生？》一文提出：數字孿生技術演進分為四個階段。第一階段：場景重現、展示與描述，可基于衛星影像等數據源，經過解算、推理、識別后形成三維場景的描述信息和孿生三維場景，使數字孿生世界具備可視化能力；第二階段：實時數據的映射與交互，可通過IoT和感知設備獲取設備實時運行狀態信息，使數字孿生世界具備雙向交互的能力，成為一個動態實時的鮮活世界；第三階段：智能分析與預測，可通過模擬真實世界的運行規則實現對未來的預測推演計算，使數字孿生世界具備一體化掌控過去、現在和未來的能力，為人們提供科學的決策支持依據；第四階段：干預改造和優化，可將方案發送到設備上聯動真實世界發生改變，同時能夠將通知、預警發送到終端上，讓人的行為發生改變。擁有動態學習驗證、循環迭代提升的能力，使數字孿生完整閉環。對于數字孿生交通而言，其利用數字孿生技術實現交通靜態空間還原、動態感知仿真、動靜相互融合、虛實閉環運行的過程，是智慧交通的有機組成。在道路交通應用場景中，數字孿生技術不僅可實現物理實體的虛擬化映射，還可利用多種傳感器和網絡通信技術實現道路基礎設施生命周期的動態監測，精準還原交通參與者的狀態和行為，分析道路交通通行狀況，基于交通行為、交通狀態判斷和預測可能存在的交通事件和事故風險，為交通事故診斷和交通管理決策提供精確依據。
應用探索
近年來，智慧高速成為數字孿生建設與應用的熱點之一。數字孿生可以從多個方面賦能高速公路，比如，數字孿生可同步可視、模型推演，實現數據驅動決策；數字孿生可通過對全要素數據匯聚，進行全網交通畫像，實現對全域交通態勢的動態管控等。以下以京德高速、機荷高速為例，介紹數字孿生在智慧高速的應用情況。
- 京德高速
數字孿生系統整體框架圖
感知層為京德高速公路安裝的感知設備，是數字孿生系統數據來源的最初源頭，數字孿生系統將京德高速公路數據中心的感知數據（含視頻監控、車輛監測雷達、情報板、氣象傳感器、環境傳感器等產生的數據）進行收集、分析、梳理后存儲，為驅動平行世界的三維場景和模型進行數據準備。
數據支撐層是京德數字孿生系統的數據核心，是數字孿生系統內平行世界所有環境的呈現、道路狀態的變化、車輛外觀的加載、車輛行駛路徑的變化等所有動態元素所需要的數據支撐。數據支撐層內的數據主要包括路況數據、環境數據、車輛數據、其他數據等。
數據處理層實現對數據支撐層數據的接收處理，為業務應用提供處理后的數據，包括數據接入及協議轉換、數據分析、數據接口服務和數據存儲等模塊。其中，數據存儲包含數字孿生系統自身存儲的靜態數據和數據中心提供的各類動態數據。自身數據包括系統基礎數據和各類靜態的模型數據，如用戶信息、權限信息、京德高速公路全路段三維模型數據、高速公路基礎設施等；動態數據由數據中心提供，包括實時的車輛基本信息、車輛位置信息、氣象信息、事件信息、預案結果等。數據存儲將以上數據存儲到數據支撐層。
核心驅動層是整個數字孿生系統的大腦，負責接收數據處理層提供的各類數據和模型，將數據和模型轉換為平行虛擬世界場景?；A功能層按照功能劃分包含管理與配置、仿真模型裝載、仿真環境生成和數據驅動四部分。
業務應用層保證數字孿生系統各個業務功能點的實現，為業務展現層提供業務功能的支撐，包括環境孿生、交通路況孿生、車輛監控、事故監測、交通數據分析、設備交互、決策驗證、歷史回放等功能模塊。
業務展現層由數字孿生系統的載體和數字孿生操作界面組成。
由此最終實現對整體環境仿真、整體路況和車輛實時監控呈現、整體交通情況監控、車輛運行監控、重點/特種車輛監控、預警展示等功能。
- 機荷高速
智慧機荷是基于數字孿生理念進行設計，并貫穿于智慧機荷建設的全生命周期，通過完成全要素全周期數字化信息模型核心數據、全域布局的感知設備、高效運行的智能專網以及以業應用為基礎的智能操作交通大腦等核心要素建設，打造機荷數字孿生，實現虛實融合，數據驅動，全要素/全流程/全業務數據的集成與融合以及迭代運行與優化。
據介紹，智慧機荷體現“四全”理念：全系統孿生、全要素感知、全數據融合、全過程管控，從而最終達到5個協同目標：數據協同、狀態協同、代際協同、條件協同、業務協同。在數字孿生方面，除了數字孿生中臺，還要體現數字孿生的能力，比如特征提取、模型構建、網絡劃分、融合數據、算法，再驅動上圖的應用場景。最終打造高速公路建、管、養、運等不同階段的數據流、信息流，實現公路生命周期中不同業務的有機協同。通過建設期間的建設，采用BIM模型，做數據積累，把BIM模型作為數據底座，融入到后續的運、養階段，也是實現極端復雜條件下立體高速環境下的科學的交通運行管控；建設一套智慧主動交互的系統，通過事件自動識別報警，以及數字孿生中臺匹配的應急預案，再開展高速公路的主動安全管控，實現業務協同。
智慧機荷數字孿生運行機理
一點思考
當前背景下，雖然多個行業目前已經利用數字孿生技術進行了一定的基礎設施和業務系統升級，但由于實時孿生等領域始終沒有突破技術瓶頸，導致場景難以實現規?；涞?。
如前文所提，從應用演進層面看，數字孿生大致經歷四個發展階段，各階段均呈現出跨技術領域、跨系統集成、跨行業融合的特點。然而，想要完成上述四個階段并非易事，需要在多領域技術應用研發、系統架構設計、綜合服務能力提升等方面持續攻關，這對于業內很多平臺來說都是不小的挑戰。
再者，數字孿生在交通等很多行業中的應用尚處于起步階段，產業標準化建設不完善，各廠商的模型、應用標準不互通，極大限制了產業的協同效率。在技術落地的過程中還會涉及多個利益方，溝通協調的難度大。
此外，數字孿生依賴于多種感知技術的快速發展，但是當前數字孿生所涉及的標識感知、協同計算、模擬仿真等多項關鍵技術自身發展與融合仍有待加強，人工智能、邊緣計算對動態數據快速分析處理能力仍有不足，以及相關領域的算法、模型還需要進一步研發與優化。在這些因素的影響下，數字孿生的價值始終沒有被徹底激活。
對于數字孿生在高速公路的發展，西南交通大學交通運輸與物流學院院長劉曉波在接受采訪時表示，高速公路基礎設施的數字孿生技術中間有三個關鍵環節：感知、識別和判斷。
感知系統是數字孿生技術的第一個環節，是整個孿生系統成敗的關鍵。高速公路的感知系統包括對道路本身自身狀態的感知，還有對交通流運行狀態的感知兩部分。前者是對道路設施全要素進行數字重構，偏靜態，當然并非絕對靜態。后者是對載運工具的實時交通狀態進行數字重構，偏動態。全面地、實時地、精準地監控和采集靜、動態數據要素，是實現整個高速智慧化的前提和基礎。
大數據技術是服務于數字孿生技術的第二個環節，包括對數據本身的獲取、傳輸與保存，以及對數據的挖掘與分析。智慧高速的各種應用場景對于數據的實時性、準確性要求很高，在此基礎之上，如果能夠對不同交通要素的大數據計算進行有機、有效的組合，就能發揮出智慧高速的功能效力。
總體來看，數字孿生與交通行業的深度融合，是加速智慧高速建設進程的有力“助推器”。隨著高速公路數字化程度不斷加深，實時、高效、可視化的數字孿生系統為面向智慧高速的創新交通應用構建提供了數據基礎與平臺條件。
參考資料
[1] 從“可看”到“可計算” ,實時數字孿生讓交通更“智慧”[EB/OL].[2022-06-06].https://mp.weixin.qq.com/s/Byo5_ZWgVYYQyEprKq3Ysw
[2]?石磊.京德高速交通流時空特性數字孿生系統[J].中國交通信息化.2022.
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